编者荐语：

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在本地电脑实现大模型的流畅运行，一直是很多技术爱好者和编程学习者的追求。

而我们今天介绍的这种搭建方法，就能满足大家的需求。

它采用了专家微调后的专门针对编程的大模型，将参数规模和计算资源消耗降到了最低，普通配置的电脑也能轻松驾驭。

就拿我推荐的 deepseek-coder 编程大模型来说，它的参数尺寸仅仅 776M 。

对比通用大模型，比如 qwen:7b 和 llama3:8b 近 5G 的参数规模，deepseek-coder 简直轻量级到了极致，在你的个人电脑上运行毫无压力。

另外，CodeGPT 插件在支持开源大模型编程方面表现十分出色。它的界面操作非常简单，即使是编程小白，看完教程也能轻松上手。

在本地借助这个大模型，学习 Python 编程变得更加高效。

当你将其接入 Pycharm 后，直接在右侧面板就能使用大模型的能力，无需在多个页面间来回切换，极大地提高了操作的便捷性。

大模型搭建教程

很多学编程的朋友希望借助大模型直接在 Pycharm 或 vscode 里编写代码。

要实现这个目标，通常需要使用大模型的 API ，但绝大部分大模型的 API 调用都是要收费的。

我们今天介绍的教程方案，完美解决了这个费用问题。

deepseek-coder 是目前被广泛认可的编程能力较强的大模型，结合我们的方案，能让你在不花一分钱的情况下，获得优质的编程辅助体验。

基于这样的目标，最终我们找到了这个绝佳组合：Pycharm 社区版或 vscode + 轻量级的 deepseek-coder + CodeGPT 插件。

这个组合具备轻量级、运行速度快、开源免费的特点，非常适合个人电脑使用。

第一步：安装 Pycharm，推荐大家安装完全免费的 Pycharm 社区版。

这个下载页面包含了 Pycharm 社区版近几年的历史版本，建议大家收藏，方便以后使用。

第二步：安装 deepseek-coder，这里推荐使用 ollama 来管理本地大模型，ollama 是目前使用最多的管理工具之一。

安装完成后，大家可以做个简单测试，看看是否安装成功。

不过，在终端提问的界面不太友好，我们还需要一个更友好的 UI 工具来辅助学习编程，这就引出了第三步。

第三步：安装 CodeGPT，安装 CodeGPT 后，就能在 Pycharm 或 vscode 里像使用 GPT 一样辅助编程了，这一步非常关键。

下面以在 Pycharm 里安装这个插件为例，为大家详细介绍安装步骤。

打开 Pycharm，苹果电脑找到设置，Windows 电脑在文件按钮下找到设置，进入设置页面。

按照页面上箭头和文字的标注进行操作，找到 CodeGPT 插件后，点击右侧的 “Install” 按钮，即可完成安装，非常简单。

至此，我们就全部安装完成了。

再次打开 Pycharm 后，在最右侧会出现特定图标，点击它，就能进入大模型对话界面。

在右侧面板，你可以像与智能助手对话一样，使用它解决编程问题，无需来回切换页面，十分方便。

而且因为我们选择的模型较小，运行速度相当快。

此外，这个插件还有智能代码补全功能，更多实用功能，大家在使用过程中可以慢慢探索。

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